获得临床指南对慢性乙型肝炎的LLM治疗建议的影响
Robert Siepmann1, Carolin Victoria Schneider2, Marc Sebastian von der Stueck1
1Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital RWTH Aachen, Aachen, Germany.
提供大型语言模型 (LLM) 与外部数据源显著提高了医疗治疗建议的准确性,如慢性乙型肝炎 (CHB) 准则的遵守.
科学领域:
- 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 临床决策支持
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 提供潜在的临床支持,但容易导致事实上的不准确性和幻觉.
- 将外部数据库与LLM提示符集成可能会减轻错误信息的风险.
- 本研究使用世界卫生组织 (WHO) 更新的慢性乙型肝炎 (CHB) 准则来评估LLM的表现.
研究的目的:
- 为了比较增加背景对LLM产生的治疗建议的一致性的影响.
- 根据世卫组织最新的CHB治疗指南评估LLM的准确性.
主要方法:
- 在两种情况下,GPT-4被提示使用临床图片:使用和不使用更新的WHO CHB指南 (2024).
- 图片旨在突出2015年至2024年世卫组织指导方针之间的差异.
- 七名医生对治疗建议进行了评估,包括指导方针的一致性,信息包含,文本错误,清晰度和准确性.
主要成果:
- 在提供上下文的情况下,LLM产生的建议与2024年世卫组织的指导方针一致,91%的情况,而没有上下文则为51%.
- 语境访问增加了54%的精度和清晰度,信息包含24%,文本正确性增加了12%.
结论:
- 对外数据来源的访问对于LLM提供事实上正确的医疗建议至关重要.
- 临床医生应确保LLM拥有最新的信息以提供可靠的支持.
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